# Edward Yu

> Edward Yu는 탈중앙화 금융(DeFi)을 위한 파생상품 인프라를 구축하는 기업인 Variational Research의 공동 창립자입니다.

- Canonical URL: https://iq.wiki/kr/wiki/edward-yu
- Categories: People in crypto
- Tags: Developer, Founder, Investor, Researcher, Speaker
- Created: 2026-09-28T14:57:39.672Z
- Last updated: 2026-09-28T15:05:36.385Z
- Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki)

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**Edward Yu**는 [탈중앙화 금융(DeFi)](https://iq.wiki/wiki/defi)을 위한 파생상품 인프라를 구축하는 기업인 [Variational](https://iq.wiki/wiki/variational) Research의 공동 창립자입니다.[\[1\]](#cite-id-2llc41utmy) 그는 컬럼비아 대학교에서 공학도이자 연구원으로 만난 Lucas Schuermann과 함께 2021년에 회사를 설립했으며, 두 사람은 프로토콜 개발로 전향하기 전까지 암호화폐 헤지펀드와 대규모 장외거래(OTC) 데스크를 함께 운영했습니다.[\[2\]](#cite-id-aaufzmtrrb) Yu는 대만에 거주하며 주로 뉴욕, 버클리, 타이베이를 오가며 활동하고 있습니다.[\[3\]](#cite-id-f483y43cgn)​[\[4\]](#cite-id-04dfthr57r)​



## Early Life and Education

Yu는 2010년부터 2014년까지 텍사스의 고등학교인 Plano West를 다녔으며, 이후 뉴욕의 컬럼비아 대학교(Columbia University)에 입학했습니다.[[3]](#cite-id-f483y43cgn) 그는 2014년부터 2017년까지 컬럼비아 대학교에서 응용수학을 공부했으며, 우수한 성적으로 졸업하여 이학사 학위를 취득했습니다.[[4]](#cite-id-04dfthr57r)[[5]](#cite-id-foivs9sndt) 학부생 시절 그는 Residential Incubator, 체스 클럽, 컬럼비아 대학교 금융 공학(Columbia University Financial Engineering) 활동에 참여했으며, 복소 해석학, 자료 구조 및 알고리즘, 선형 대수학, 머신러닝, 편미분 방정식, 통계적 추론 등의 과목을 이수했습니다.[[5]](#cite-id-foivs9sndt)

Yu가 향후 세 번의 연속적인 사업을 함께하게 될 비즈니스 파트너 Lucas Schuermann을 만난 곳은 바로 컬럼비아 대학교에서 공학도이자 연구원으로 재직하던 시절이었습니다.[[2]](#cite-id-aaufzmtrrb) 학위 과정과 병행하여, Yu는 2014년부터 2017년 사이 여러 기간에 걸쳐 대학의 응용수학 환경에서 연구 조교로 근무했습니다. 그의 연구 과제에는 네트워크 분석 및 추론 통계학을 이용한 중국 정치 네트워크 연구, 알고리즘 통계 및 머신러닝 작업, 그리고 응용수학과에서의 베이지안 강화 학습 연구 등이 포함되었습니다.[[5]](#cite-id-foivs9sndt)

Yu의 초기 전문 경력은 데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링이 결합된 형태였습니다. 2013년 그는 달라스에 위치한 The Trade Group에서 소프트웨어 엔지니어링 인턴으로 근무하며 공급업체 추적을 위한 벤더 관리 시스템을 코딩 및 구현하고 다른 직원들에게 사용법을 교육했습니다.[[5]](#cite-id-foivs9sndt) 2015년 중반에는 달라스의 Koddi에서 데이터 과학자로 근무하며 자동 광고 입찰 전략을 위한 수학적 모델을 구축했으며, 2016년 여름에는 멘로 파크에 있는 Facebook에서 데이터 엔지니어링 인턴으로 근무하며 빅데이터 맥락에서의 사용자 확보, 유지 및 경험에 집중했습니다.[[5]](#cite-id-foivs9sndt) 그는 2016년 비지도 이상 탐지(unsupervised anomaly detection)에 관한 자신의 연구가 Facebook 재직 기간 중 실제 프로덕션에 도입되었다고 밝혔습니다.[[4]](#cite-id-04dfthr57r)

## Career

#### The Trade Group

Edward Yu는 Dallas-Fort Worth 대도시 지역에 위치한 The Trade Group에서 2013년 6월부터 8월까지 소프트웨어 엔지니어링 인턴으로 전문 경력을 시작했습니다. 그의 책임 업무에는 공급업체의 주소, 가격, 설명 등의 정보를 정리하기 위한 벤더 관리 시스템의 개발 및 구현이 포함되었습니다. 그는 또한 직원들에게 시스템 사용법에 대한 교육을 제공했으며, 이는 나중에 [blockchain](https://iq.wiki/wiki/blockchain) 관련 업무를 수행하는 기초가 되었습니다.

#### Columbia University

Yu는 컬럼비아 대학교(Columbia University)에서 여러 연구직을 역임했습니다. 2014년 9월부터 2015년 6월까지 그는 연구 보조원(Research Assistant)으로 근무하며 중국 정치 네트워크 연구에 네트워크 분석 및 추론 통계학을 적용했습니다.

2015년 10월에서 2016년 5월 사이에는 컴퓨터 과학과에서 연구 보조원으로 근무하며 알고리즘 통계 및 머신러닝에 초점을 맞춘 연구를 수행했습니다.

2016년 9월부터 2017년 12월까지 Yu는 응용수학과에서 연구 보조원으로 근무했으며, 그의 연구는 베이지안 강화 학습(Bayesian reinforcement learning)을 다루었습니다.

#### Koddi

2015년 6월부터 9월까지 Yu는 Dallas-Fort Worth 대도시 지역의 Koddi에서 데이터 과학자로 근무했습니다. 그의 업무는 자동화된 광고 입찰 전략을 위한 수학적 모델 개발을 포함했습니다.

#### Facebook

Yu는 2016년 5월부터 8월까지 Menlo Park에 위치한 Facebook에서 데이터 엔지니어링 인턴으로 근무했습니다. 그의 책임 업무는 대규모 데이터를 사용하여 사용자 확보, 사용자 유지 및 사용자 경험 최적화와 관련된 방법론을 개발하는 것이었습니다.

#### Qu Capital

2017년 8월, Yu는 [Schuermann](https://iq.wiki/wiki/lucas-v-schuermann)과 함께 Qu Capital을 공동 창립하고 2019년 9월까지 창립 파트너로 활동했습니다. 이 회사는 디지털 자산 부문의 퀀트 트레이딩 기업으로 운영되었으며 뉴욕에 본사를 두고 미국과 베트남에 인력을 배치했습니다. Yu는 이 회사의 트레이딩 활동을 [cryptocurrencies](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency)를 활용한 통계적 차익거래라고 설명했습니다.

Qu Capital은 기관 투자자들로부터 자금을 조달한 후, 2019년 Digital Currency Group과 그 자회사인 Genesis Trading에 인수되었습니다.

#### Genesis Global Trading

Qu Capital 인수 후, Yu는 Genesis Global Trading에 합류했습니다. 그는 2019년 9월부터 2021년 9월까지 뉴욕 대도시 지역에서 퀀트 리서치 책임자(Head of Quantitative Research)로 근무했습니다. Genesis는 디지털 통화에 대한 양방향 유동성을 제공하는 기관 트레이딩 기업으로 운영되었습니다.

Genesis에서 Yu의 업무는 선형 및 옵션 시장에서의 마켓 메이킹을 포함했습니다. [Variational](https://iq.wiki/wiki/variational)의 문서에 따르면, 해당 트레이딩 데스크는 이 기간 동안 수천억 달러의 거래량을 처리했습니다.

#### Variational

Yu는 Genesis를 떠난 후 2021년에 [Schuermann](https://iq.wiki/wiki/lucas-v-schuermann)과 함께 Variational을 공동 창립했습니다. 그의 LinkedIn 프로필에는 2021년 9월부터 [Variational](https://iq.wiki/wiki/variational) Research의 창립자로 기재되어 있습니다. 이 회사는 처음에 자기자본 거래 회사(proprietary trading firm)로 운영되었으며, 트레이딩 활동을 지원하기 위해 약 1,000만 달러를 조달했습니다. 운영 첫 2년 동안 이 회사는 [centralized](https://iq.wiki/wiki/cex-centralized-exchange) 및 [decentralized exchanges](https://iq.wiki/wiki/decentralized-exchange)와 연결을 구축하고 해당 거래소들에 유동성을 제공했습니다. 이후 트레이딩 수익은 Variational Protocol 개발에 할당되었습니다.

[Variational](https://iq.wiki/wiki/variational)은 탈중앙화 금융을 위한 파생상품 인프라를 개발했습니다. Yu는 이 프로토콜이 기초 시계열(time series)에 연결된 양자 간 [P2P](https://iq.wiki/wiki/peer-to-peer-trading-p2p) 파생상품을 가능하게 한다고 설명했습니다. 이 플랫폼은 [암호화폐](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency), 주식, 상장지수펀드(ETF), 원자재 및 외환과 같은 자산을 포괄하는 무기한 선물 시장을 지원합니다.

Yu는 회사의 접근 방식을 세 가지 영역으로 설명했습니다: 자산 클래스 전반에 걸친 무기한 시장으로의 접근성 확대, 전통 금융의 유동성 공급원에 직접 연결, 그리고 [실물 자산](https://iq.wiki/wiki/real-world-assets-rwas)(RWA)을 위해 중앙 지정가 주문창(CLOB) 대신 대안적인 방식을 사용하는 것입니다.

2025년 9월, Yu는 대만 지수를 추종하는 [Variational](https://iq.wiki/wiki/variational) 스왑의 출시를 보고했습니다. 이 상품은 수수료 제로, 최대 10배의 레버리지, 그리고 전통 금융 유동성에 대한 접근을 제공했습니다. 같은 기간 동안 그는 나스닥(NASDAQ)이 2.4% 상승한 날, 레버리지 수요로 인해 무기한 선물의 연간 펀딩비가 13%에 도달한 반면, 스왑은 연간 4.85%를 유지했다고 보고했습니다.

Yu의 LinkedIn 프로필에 따르면, [Variational](https://iq.wiki/wiki/variational)의 투자자로는 Bain Capital Crypto, Peak XV, [Coinbase Ventures](https://iq.wiki/wiki/coinbase-ventures), Dragonfly Capital, Brevan Howard, North Island Ventures 등이 포함됩니다. 2024년 10월, 회사는 Bain Capital Crypto와 Peak XV Partners가 주도하고 Coinbase Ventures가 참여한 1,030만 달러 규모의 시드 라운드를 발표했습니다. 2025년 June월, Variational은 Mirana Ventures, Caladan, Zoku Ventures 및 기타 투자자들이 참여한 150만 달러 규모의 추가 전략적 라운드를 공개했습니다. Yu는 또한 Dragonfly Ventures가 주도한 5,000만 달러 규모의 시리즈 A에 대해서도 보고했습니다. 그의 LinkedIn 프로필에는 이전 네 차례의 라운드를 통해 총 6,180만 달러의 자금을 조달한 것으로 기록되어 있습니다.

LinkedIn의 Variational 회사 정보에는 2022년이 설립 연도로 기재되어 있는 반면, Yu의 경력 사항에는 시작일이 2021년 9월로 기록되어 있습니다. 이러한 차이는 초기 자기자본거래(proprietary trading) 운영에서 프로토콜 벤처로 전환된 시점과 일치합니다. 회사는 조지타운(George Town)에 본사를 두고 있으며 미국과 케이맨 제도에서 운영되고 있으며, 9개국에 걸쳐 분산된 인력을 보유하고 있는 것으로 기재되어 있습니다. [\[2\]](#cite-id-aaufzmtrrb) [\[1\]](#cite-id-2llc41utmy) [\[3\]](#cite-id-f483y43cgn) [\[4\]](#cite-id-04dfthr57r) [\[5\]](#cite-id-foivs9sndt) [\[6\]](#cite-id-hwihil2hhm) [\[7\]](#cite-id-5o5xh6yae0)

## Interviews

#### Bringing OTC Derivatives On-Chain #01

2025년 7월 30일, [Variational](https://iq.wiki/wiki/variational)의 공동 창립자인 Edward Yu는 Flirting with Models와의 인터뷰에서 [암호화폐](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency) 장외거래(OTC) 시장에서의 경험, Variational의 개발, 그리고 Omni의 설계에 대해 논의했습니다. 이 대화는 암호화폐 OTC 거래의 진화, 파생상품 가격 책정, 시장 구조, 유동성 공급, 그리고 중앙화 및 탈중앙화 금융 인프라 간의 관계를 다루었습니다.

[YOUTUBE@VID](gmxuM2nIQq0)

Yu는 Genesis에서의 근무를 포함하여 퀀트 트레이딩 및 암호화폐 시장에 조기 참여했던 경험을 설명했습니다. 그는 OTC 거래가 텔레그램(Telegram)과 같은 플랫폼을 통한 소통 및 직접적인 음성 대화 방식에서 전자식 견적 요청(RFQ) 시스템으로 진화했다고 설명했습니다. 또한 그는 시장 데이터가 제한적인 유동성이 낮은 [암호화폐](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency)와 연계된 파생상품의 가격 책정의 어려움에 대해서도 논의했는데, 이러한 경우 내부 모델과 개별 자산에 대한 지식을 가진 트레이더의 조정이 필요하다고 언급했습니다.

Yu에 따르면, 이러한 경험들은 2021년에 설립된 [Variational](https://iq.wiki/wiki/variational)의 개발에 기여했습니다. 그는 이 프로토콜을 결제, 담보 요건, 청산 규칙 및 파생상품 수익 구조를 개별적으로 구성할 수 있는 [P2P](https://iq.wiki/wiki/peer-to-peer-trading-p2p) 파생상품 거래용 인프라라고 설명했습니다. 이 모델은 계약 협상, 담보 관리 및 결제를 포함하여 기존 OTC 거래와 관련된 수동 프로세스를 줄이기 위해 고안되었습니다.

인터뷰에서는 Variational의 인프라를 사용하여 개발된 무기한 선물 애플리케이션인 Omni에 대해서도 다루었습니다. Yu는 Omni가 기존의 중앙 집중식 주문서(Order Book) 대신 RFQ 메커니즘을 사용한다고 설명했습니다. 거래는 Omni Liquidity Provider(OLP)에 의해 견적이 제시되며, 각 사용자의 포지션은 별도의 결제 풀과 연결됩니다. Yu에 따르면, 이러한 배치는 사용자와 유동성 공급자 간의 OTC 스타일 관계를 통해 유동성을 관리할 수 있게 해줍니다.

Yu는 결제 구조가 [중앙화 거래소](https://iq.wiki/wiki/cex-centralized-exchange)와는 다른 리스크 프로필을 가지고 있다고 설명했습니다. 그의 설명에 따르면, 프로토콜 자체는 사용자의 포지션을 보전하기 위한 자본을 제공하지 않으며, 담보는 별도의 온체인 결제 풀에 보관됩니다. 그는 이러한 구조가 개별 풀 내에서 손실을 격리할 수 있다고 언급하면서도, 가용 거래 용량은 유동성 공급자에게 할당된 자본에 달려 있다는 점을 인정했습니다.

또 다른 주제는 Omni 모델에서 마켓 메이킹의 역할이었습니다. Yu는 OLP가 모든 사용자 거래를 동일한 외부 거래와 매칭하는 대신, 인벤토리 노출을 유지하고 외부 거래소를 사용하여 리스크의 일부를 헤지(Hedge)할 수 있다고 설명했습니다. 그는 결과적인 가격 구조가 단순히 주문서 유동성뿐만 아니라 인벤토리 관리, 헤징 및 거래 흐름에 기인한다고 보았습니다.

이 논의는 또한 탈중앙화 인프라와 중앙화된 시장 메커니즘 간의 관계를 검토했습니다. Yu는 [Variational](https://iq.wiki/wiki/variational)과 Omni가 온체인 결제와 가격 책정 및 헤징을 위한 외부 거래소 활용을 포함하여 두 모델의 요소를 모두 사용한다고 밝혔습니다. 그는 셀프 커스터디(Self-custody), 온체인 담보, 공개적으로 검증 가능한 정보를 탈중앙화가 사용자에게 직접적인 영향을 미칠 수 있는 영역으로 설명했으며, 탈중앙화의 다른 측면들은 특정 시장 구조에 따라 달라질 수 있는 문제로 보았습니다.

Yu는 기본 인프라가 자체 시장, 담보 약정 및 파생 상품 구조를 가진 서로 다른 금융 네트워크를 지원할 수 있다는 장기적인 개념을 추가로 설명했습니다. 그는 또한 외부 OTC 유동성 공급자가 동일한 인프라를 통해 주문 흐름을 두고 경쟁할 가능성에 대해서도 논의했습니다.

인터뷰가 끝날 무렵, Yu는 베이지안 통계와 불확실성 정량화에 대해 논의했습니다. 그는 AI 시스템이 생성된 정보와 함께 보정된 불확실성 측정치를 제공해야 한다는 견해를 밝혔으며, 특히 출력이 사실적 오류를 포함하고 있음에도 불구하고 그럴듯해 보일 수 있는 경우에 그러해야 한다고 강조했습니다. 이 논의는 모델이 생성한 정보의 신뢰성을 결정하는 광범위한 문제와 이 사안을 연결했습니다. [\[8\]](#cite-id-R6AsLFr7mkmBKGiZ)